Building Supply Chain Resilience: The Role of Intra- and Extra-Chain Social Capital under Digital Transformation
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摘要: 在VUCA时代，供应链中断和断裂事件频发，维护供应链韧性已成为我国企业在高质量发展背景下亟待解决的关键问题。尽管学界已对供应链韧性的影响因素进行了广泛研究，但对不同类型社会资本的影响机制缺乏探究。本研究从供应链本体出发，将社会资本细分为链内和链外两种类型，并基于2012—2022年中国A股上市公司数据展开实证分析发现，两种社会资本对供应链韧性均有正向影响，但链内社会资本的作用更大。中介分析表明链外、链内社会资本分别通过提升企业融资能力、降低企业信用风险来发挥作用。进一步研究表明，企业数字化转型的调节作用主要体现在引导社会资本突破链内-链外边界，使得链外社会资本在降低信用风险方面发挥了更大作用，而链内社会资本在提升融资能力方面表现得更为出色。研究结论既丰富了社会资本理论，又能为我国企业供应链韧性管理提供理论启示。Abstract: In the VUCA era, supply chain disruptions have become increasingly frequent. Maintaining supply chain resilience has emerged as a critical imperative for Chinese enterprises pursuing high-quality development. Although the existing research has explored factors influencing supply chain resilience, limited attention has been paid to the distinct roles of heterogeneous social capital. This study categorizes social capital into extra-chain and intra-chain types, grounded in supply chain ontology. Through an empirical analysis of the data of A-share listed companies from 2012 to 2022, it is found that both types of social capital positively enhance supply chain resilience, with intra-chain social capital exhibiting a more pronounced effect. Mechanistically, extra-chain social capital strengthens resilience primarily by bolstering corporate financing capacity, whereas intra-chain social capital operates through mitigating credit risks. Further research indicates that the moderating role of corporate digital transformation mainly lies in guiding social capital to break through the intra-chain and extra-chain boundary, enabling extra-chain social capital to play a more significant role in reducing credit risks, while intra-chain social capital enhances financing capabilities. This study offers theoretical and practical insights for strengthening supply chain resilience management of Chinese enterprises.
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Key words:
- social capital /
- digital transformation /
- supply chain resilience /
- dynamic capability
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表 1 变量定义
变量类型 变量名称 变量符号 变量测度 因变量 供应链韧性 SCR 从准备能力、响应能力和恢复能力三个维度采用熵值法获取综合指标 自变量 链外社会资本 Extra 政府补助占营业收入的比例 链内社会资本 Intra 采用熵值法获取综合指标 机制变量 融资能力 FC 当前年度净利润与前一年度净利润的差额占前一年度净利润的比例 企业信用风险 RISK 采用巴萨利模型计算获取指标 调节变量 数字化转型 DCG 企业的数字化无形资产金额在企业无形资产总额中所占比例 控制变量 公司规模 Size 公司总资产的自然对数 独立董事比例 Indep 独立董事人数/董事会人数 公司成立年限 Firmage 当前年份减去成立年份加一取自然对数 董事会人数 Board 董事会人数取自然对数 董事会持股比例 Board_ratio 年末董事会成员(不含独立董事)所持股份占公司总股份的比例 研发投入强度 RD_ratio 研发投入/营业收入取自然对数 托宾Q值 TobinQ 市值/总资产 
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表 2 主要变量的描述性统计
变量 均值 标准差 最小值 最大值 供应链韧性 0.287 0.026 0.162 0.445 链外社会资本 0.013 0.149 -0.004 16.470 链内社会资本 0.097 0.055 0.000 0.306 融资能力 0.204 0.446 -0.707 23.817 企业信用风险 7.004 6.490 0.772 38.85 数字化转型 0.090 0.194 0 1 公司规模 22.397 1.298 19.156 28.607 独立董事比例 0.619 0.186 0.200 1.375 公司成立年限 17.632 5.928 2.000 64.000 董事会人数 1.640 0.290 0.000 2.639 董事会持股比例 15.926 19.911 0.000 68.150 研发投入强度 0.051 0.098 0.000 8.954 托宾Q值 1.688 1.530 0.027 28.933
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表 3 基准回归结果
变量 供应链韧性 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 链外社会资本 0.001*** 0.002*** 0.001*** (0.001) (0.000) (0.000) 链内社会资本 0.152*** 0.159*** 0.160*** (0.006) (0.006) (0.006) 控制变量 不控制 控制 不控制 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 样本量 12 417 12 417 12 417 12 417 12 417 adj.R2 0.782 0.793 0.809 0.821 0.822 注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为稳健标准误。下表同。
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表 4 更换自变量衡量方法回归结果
变量 供应链韧性 链外社会资本 0.001*** (0.000) 链内社会资本 0.158*** (0.007) 控制变量 控制 年份固定效应 控制 个体固定效应 控制 观测值 11 215 adj.R2 0.817
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表 5 延长观测窗口回归结果
变量 供应链韧性 供应链韧性前置一期 链外社会资本 0.002*** (0.000) 链外社会资本滞后一期 0.001*** (0.000) 链内社会资本 0.056*** (0.008) 链内社会资本滞后一期 0.061*** (0.008) 控制变量 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 观测值 5 187 5 187 adj.R2 0.857 0.850
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表 6 缩尾1%回归结果
变量 供应链韧性 链外社会资本 0.0112 (0.012) 链内社会资本 0.158*** (0.004) 控制变量 控制 年份固定效应 控制 个体固定效应 控制 观测值 11 215 adj.R2 0.822 4
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表 7 作用机制检验
路径序号 回归系数 标准差 P值 95%置信区间 A1 0.115 0.009 0.000 0.098 0.133 A2 0.005 0.008 0.543 -0.011 0.084 B1 0.050 0.009 0.000 0.033 0.068 B2 0.068 0.008 0.000 0.052 0.084 C1 0.094 0.008 0.000 0.079 0.110 C2 0.092 0.009 0.000 0.075 0.109
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表 8 调节效应检验结果
路径序号 回归系数 标准差 P值 95%置信区间 D1 0.077 0.049 0.110 -0.018 0.173 D2 -0.013 0.007 0.070 -0.028 0.001 E1 0.284 0.045 0.000 0.196 0.373 E2 0.021 0.008 0.008 0.005 0.036
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表 9 异质性检验：地理区域
变量 供应链韧性 东部地区 中部地区 西部地区 链外社会资本 0.001 0.027** -0.014 (0.000) (0.011) (0.020) 链内社会资本 0.159*** 0.176*** 0.151*** (0.006) (0.012) (0.032) 控制变量 控制 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 控制 企业固定效应 控制 控制 控制 观测值 8 194 1 924 932 adj.R2 0.821 0.842 0.816
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表 10 异质性检验：高科技与非高科技行业
变量 供应链韧性 非高科技行业 高科技行业 链外社会资本 0.001*** 0.019*** (0.000) (0.006) 链内社会资本 0.153*** 0.166*** (0.007) (0.008) 控制变量 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 企业固定效应 控制 控制 观测值 5 766 5 403 adj.R2 0.825 0.821
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图(4) / 表(10)
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